package com.apkcore.bl;

/**
 * 53. 最大子序和Copy for Markdown
 * 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
 * 输出：6
 * 解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums = [1]
 * 输出：1
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：nums = [0]
 * 输出：0
 * 示例 4：
 * <p>
 * 输入：nums = [-1]
 * 输出：-1
 * 示例 5：
 * <p>
 * 输入：nums = [-100000]
 * 输出：-100000
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= nums.length <= 3 * 104
 * -105 <= nums[i] <= 105
 * <p>
 * <p>
 * 进阶：如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的 分治法 求解。
 * https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/
 */
public class _53最大子序和 {

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
        System.out.println(new _53最大子序和().maxSubArray(nums));
    }

    /**
     * 最值可以用动态规划来解
     * dp[i]为以num[i]结尾的最大连续子序和
     * dp[0] = num[0] = -2
     * 状态方程if(dp[i-1]>0) dp[i] = dp[i-1]+num[i]
     */
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        // dp里其实只有最后一个数才有用，所以可以滚动
//        int[] dp = new int[nums.length];
//        dp[0] = nums[0];
//        int max = nums[0];
//        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
//            if (dp[i - 1] > 0) {
//                dp[i] = dp[i - 1] + nums[i];
//            } else {
//                dp[i] = nums[i];
//            }
//            max = Math.max(dp[i], max);
//        }
//        return max;
        int max = nums[0], dp = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            if (dp > 0) {
                dp = dp + nums[i];
            } else {
                dp = nums[i];
            }
            max = Math.max(dp, max);
        }
        return max;
    }
}
